CodeShot
Mid⏱ 18 دقیقه3 بخش · 9 نکته

مرور سریع مبانی هوش مصنوعی

جمع‌بندی مفاهیم پایه AI/ML، مدل‌های زبانی بزرگ و جایگاه هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار امروز.

این جزوه یک نقشهٔ راه سریع برای درک واژگان و مفاهیم پایهٔ هوش مصنوعی است — از یادگیری ماشین کلاسیک تا مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و ابزارهایی که هر توسعه‌دهنده امروز با آن‌ها سروکار دارد.

0 از 9 نکته مرور شد0٪
فهرست بخش‌ها
مفاهیم پایه AI و یادگیری ماشین0/3

واژگان اولیه‌ای که فهم بقیهٔ حوزه بدون آن‌ها ممکن نیست.

💡 نکتهٔ مصاحبه:

این سه را مثل حلقه‌های تودرتو تصور کنید: AI بزرگ‌ترین حلقه، ML داخل آن، Deep Learning داخل ML.

⚠️ اشتباه رایج:

فکر کردن به اینکه همهٔ مسائل AI را باید با داده برچسب‌دار حل کرد.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)0/3

نحوهٔ کارکرد و محدودیت‌های مدل‌هایی مثل GPT و Claude.

💡 نکتهٔ مصاحبه:

اگر پرسیدند «LLM واقعاً می‌فهمد چه می‌گوید؟» بگویید مدل بر پایهٔ الگوهای آماری زبان کار می‌کند، نه درک معنایی به شکل انسانی.

💡 نکتهٔ مصاحبه:

RAG (بازیابی + تولید) یکی از راه‌های اصلی کاهش Hallucination با اتکا به منابع واقعی است.

⚠️ اشتباه رایج:

اعتماد کامل به خروجی LLM بدون راستی‌آزمایی در سناریوهای حساس.

هوش مصنوعی در عمل برای توسعه‌دهنده0/3

جایی که AI وارد کار روزمرهٔ یک برنامه‌نویس می‌شود.

💡 نکتهٔ مصاحبه:

در اکثر پروژه‌های واقعی، اول Prompt Engineering و RAG را امتحان کنید، Fine-tuning آخرین گزینه است.